Kas sigmoid on parem kui ReLU?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:45

Relu : arvutuslikult tõhusam arvutada kui Sigmoid nagu funktsioonid alates Relu vajab lihtsalt topick max(0, x) ja mitte sooritama kalleid eksponentsiaalseid toiminguid nagu sigmoidid. Relu : Praktikas võrgud koos Relu kipuvad näitama parem konvergentsi jõudlus kui sigmoid.

Samamoodi võib küsida, miks on ReLU parim aktiveerimisfunktsioon?

Põhiidee on lasta gradiendil olla nullist erinev ja lõpuks treeningu ajal taastuda. ReLu on arvutuslikult odavam kui tanh ja sigmoidne sest see hõlmab lihtsamaid matemaatilisi tehteid. See on a hea punkt, mida sügavate närvivõrkude kavandamisel arvesse võtta.

Samuti võib küsida, mis on sigmoidne aktiveerimisfunktsioon? The sigmoidne funktsioon on aktiveerimisfunktsioon aluseks oleva värava osas, mis on struktureeritud kaassuhtes neuronite tulistamisega, närvivõrkudes. Tuletis toimib ka a aktiveerimisfunktsioon Neuroni käsitsemise osas aktiveerimine NN-de osas. Erinevus nende kahe vahel on aktiveerimine aste ja koosmõju.

Samamoodi, miks me kasutame CNN-is ReLU-d?

Konvolutsioonilised närvivõrgud ( CNN ): Samm 1(b) – ReLU Kiht. Parandatud lineaarne ühik või ReLU , on ei ole konvolutsioonilise närvivõrgu protsessi eraldiseisev komponent. Alaldi funktsiooni rakendamise eesmärk on et suurendada meie piltide mittelineaarsust.

Milleks ReLU kasu on?

ReLU (Parandatud lineaarne seade) Aktiveerimisfunktsioon ReLU on kõige kasutatud aktiveerimisfunktsioon maailmas praegu. Kuna see on kasutatud peaaegu kõigis konvolutsioonilistes närvivõrkudes või süvaõppes.